如何在 Python 中有效地將多個 Pandas DataFrame 繪製為子圖？

在Python 中將多個DataFrame 繪製為子圖

使用多個Pandas DataFrame 時，在同一個圖中將它們視覺化為子圖通常很有用。本文提供了為多個資料幀創建子圖的全面指南，可以輕鬆比較和分析不同的資料集。

問題

要在子圖中繪製多個資料幀，您可能會考慮使用 df .plot() 函數。然而，這種方法將導致每個資料幀產生單獨的繪圖影像。挑戰在於找到一種方法將這些資料幀組合成具有多個子圖的單一圖，其中每個資料框都繪製在自己的子圖中。

解決方案：手動建立子圖

建立的關鍵多個資料幀的子圖是使用 matplotlib 手動建立子圖。這可以使用matplotlib.pyplot 模組中的subplots() 函數來完成：

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and a set of subplots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# Plot each dataframe on a specific subplot
df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])
...

在此範例中，subplots() 函數建立一個2x2 子圖網格，其中軸是保存單一子圖的數組軸。您可以透過索引軸來存取特定的子圖，並使用 ax 關鍵字在每個子圖上繪製所需的資料框。

注意事項

• 共用 X 軸： 如果您希望子圖共用相同的 x 軸，可以在建立子圖時設定sharex=True子圖：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)

• 不同的索引：如果資料幀具有不同的索引，您可以在繪圖之前手動調整索引以確保它們具有共同的索引。

以上是如何在 Python 中有效地將多個 Pandas DataFrame 繪製為子圖？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！